Projek ini adalah untuk membangunkan kaedah diagnostik Analisis Gas Terlarut (DGA) yang bersepadu dan sistem Kombinasi (Hibrid) untuk mengesan dan meramalkan kerosakan awal di dalam pengubah kuasa. Pengubah kuasa adalah salah satu peralatan yang paling banyak digunakan dan mahal di banyak pencawang sistem elektrik. Fakta ini membenarkan penggunaan teknik penyelenggaraan ramalan untuk menjalankan diagnosis dengan objektif untuk meminimumkan kegagalan yang mungkin dan untuk meningkatkan kebolehpercayaan sistem. Dalam pengubah, kemerosotan bahan penebat dan kerosakan awal dalam peralatan akan menyebabkan pembebasan gas hidrokarbon. Kesalahan perkara begini seperti terlalu panas, aktiviti pelepasan elektrik, pirolisis, dan busur. Kadar penjanaan gas yang digunakan untuk menunjukkan keterukan kesilapan awal dalam pengubah. Maklumat yang diperolehi boleh menjadi sangat bermanfaat dalam mana-mana program penyelenggaraan pencegahan. Sistem pakar telah dibangunkan dalam penyelidikan ini untuk mendiagnostik kehadiran kesilapan awal di dalam pengubah menggunakan sistem pengawal “Fuzzy Logic” dan gambarajah blok Simulink di MATLAB. Gas utama yang digunakan untuk diagnostik ialah hidrogen (H2), metana (CH4), etana (C2H6), etilena (C2H4), dan asetilena (C2H2). Tafsiran sedia ada kaedah Analisis Gas Terlarut (DGA) yang disenaraikan dalam piawaian IEC 60599 digunakan untuk mengklasifikasikan gas kerosakan dalam projek ini. Kaedah ini adalah kaedah “Rogers Ratio”, kaedah “IEC Ratio”, kaedah “Key Gas” dan kaedah “Duval Triangle”. Untuk mempunyai sistem diagnostik automatik, sistem pintar untuk setiap kaedah dibangunkan dengan menggunakan perisian MATLAB dengan melaksanakan “Fuzzy Logic”. “Fuzzy Logic” dipilih kerana kemampuannya menyimpan pengetahuan dan fungsinya untuk membuat keputusan. Hasil penyelidikan didapati dengan menggunakan “Fuzzy Logic” untuk mendiagnostik keempat kaedah individu interpretasi DGA adalah kurang ketepatan kerana bilangan keadaan yang tinggi tidak dapat diprediksi. Oleh itu, dengan membangunkan sistem Kombinasi (Hybrid) dengan mengabungkan semua empat kaedah interpretasi DGA akan memberikan ketepatan yang lebih tinggi kepada sistem untuk mendiagnostik kehadiran kesilapan terakhir di dalam pengubah
_______________________________________________________________________________________________________
This project is to develop an integrated Dissolved Gases Analysis (DGA) diagnosis methods and a Combinational (Hybrid) system to detect and predict incipient faults inside power transformer. Power transformers are one of the most used and expensive equipment in many substations of electrical system. This fact justifies the application of predictive maintenance techniques to run diagnosis with the objective to minimize possible failures and to increase the trustworthiness of the system. In transformer, degradation of insulation materials and incipient faults in the equipment will result in the release of hydrocarbon gases. These incipient faults are such as overheating, electrical discharges activities, pyrolysis, and arching. The resulting gases generation rate that used to indicate the severity of incipient faults inside transformer. This information obtained can be very beneficial in any preventive maintenance program. An expert system was developed in this research to classify and diagnose incipient faults presence inside transformer using Fuzzy Logic controller system through Simulink block diagram in MATLAB. The key gases used for the diagnosis are hydrogen (H2), methane (CH4), ethane (C2H6), ethylene (C2H4), and acetylene (C2H2). The existing interpretation of Dissolved Gas Analysis (DGA) methods listed in IEC 60599 is used to classify the fault gases in this project. These methods are Rogers Ratio method, IEC Ratio method, Key Gas method and Duval Triangle method. In order to have an automatic diagnosis system, intelligent system for each method was develop using MATLAB software by implementing Fuzzy Logic. Fuzzy Logic is selected due to its ability in storing knowledge and of their functions to make decision. The research found by using Fuzzy Logic to diagnose all four individual DGA interpretation methods is less accuracy due to high number of non-predictable condition. So, by developing Hybrid system combination of all four DGA interpretation methods will give higher accuracy to the system for diagnosis the final incipient faults presence inside power transformer.
Power transformer hybrid dissolved gases analysis (dga) faults interpretation using fuzzy logic / Muhammad Syazreen Mohd Daud